Когда наняли грамотного маркетолога 😆

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Как устроен pip install под капотом и откуда он берёт пакеты?

Ответ: Команда pip install сначала ищет нужный пакет в Python Package Index (PyPI) или другом указанном источнике, затем загружает подходящую версию, распаковывает её и устанавливает зависимости.

В зависимости от типа пакета, он либо компилирует C-расширения, либо устанавливает Python-код напрямую в окружение (обычно в site-packages). Все установленные пакеты регистрируются в метаданных, чтобы pip мог отслеживать зависимости.

Источник можно переопределить с помощью --index-url или установить пакет напрямую из git, архива или локальной директории.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 unittest — стандартный модуль тестирования в Python

unittest — это встроенный инструмент для написания и запуска модульных тестов. Он помогает убедиться, что изменения в коде не ломают существующую логику.

Что умеет unittest:

▶️ Поддерживает структуру xUnit, знакомую по другим языкам (например, JUnit в Java)

▶️ Позволяет создавать независимые тесты для функций и классов

▶️ Даёт доступ к множеству assert-методов (assertEqual, assertTrue, assertRaises и др.)

▶️ Группирует тесты в классы, а также позволяет создавать наборы и запускать их вместе

▶️ Работает “из коробки” — ничего устанавливать не нужно

▶️ Поддерживает запуск тестов из командной строки и CI/CD-сред

▶️ Помогает найти ошибки до того, как они попадут в прод

Библиотека подходит для проектов любого масштаба и позволяет системно контролировать поведение кода при его развитии.

📖 Документация

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Для чего нужен файл с расширением .env?

Ответ: Файл .env используется для хранения переменных окружения, которые задают конфигурацию приложения без изменения исходного кода. Это могут быть настройки базы данных, API-ключи, флаги отладки и другие параметры, зависящие от окружения. Такой подход упрощает переключение между dev, staging и production, позволяет не хранить чувствительные данные в репозитории и делает приложение более переносимым.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Создаём и наполняем базу данных SQLite в Python

В статье рассказывается, как использовать SQLite в Python для хранения структурированных данных без лишних зависимостей.

Автор показывает, как создать базу, таблицы, добавить данные и избежать типичных ошибок — всё на примере с понятным кодом и пояснениями.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

⚠️ 7.834.500₽ - бесплатно! ⚠️

На сегодняшний день это самый крупный сборник слитых курсов в снг, по таким языкам как:

>Python (564гб курсов, 332гб видео)
>C# (127гб курсов, 82гб видео)
>Java (345гб курсов, 223гб видео)
>PHP (134гб курсов, 217гб видео)
>Go (223гб курсов, 79гб видео)
>Rust (187гб курсов, 149гб видео)
>SQL (341гб курсов, 127гб видео)
>MySQL (221гб курсов, 134гб видео)
>REST (178гб курсов, 94гб видео)
>NoSQL (89гб курсов, 54гб видео
>C++ (163гб курсов, 231гб видео)
>Kotlin (294гб курсов, 128гб видео)
>ИБ (172гб курсов, 98гб видео)
>GoLang (182гб курсов, 283гб видео)
> 1C (291гб курсов, 102гб видео)
>DevOps (92гб курсов, 71гб видео)
>Swift (62гб курсов, 27гб видео)
>Другое (1114гб курсов, 871гб видео)

Не видео на ютуб, а реальный СЛИВ огромных баз. Проверь сам!🚨

❔ Вопрос с собеседования

Что такое CI/CD и зачем он нужен в разработке?

Ответ: CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery или Deployment) — это подход к разработке, при котором изменения в коде автоматически проходят через этапы сборки, тестирования и доставки.

CI обеспечивает регулярную интеграцию изменений в общий репозиторий с автоматической проверкой, чтобы избежать конфликтов и ошибок. CD позволяет автоматически выкладывать проверенный код на сервер или в продакшен.

Это повышает стабильность, ускоряет релизы и снижает количество ручных действий при доставке продукта.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Автоматизация отправки писем

В статье автор расскажет, как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте.

Будет полезно абсолютно каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

🐍 Продвинутое использование декораторов Python

В статье рассказывается, как использовать декораторы для решения практических задач — от регистрации функций до изменения поведения классов и методов.

Автор делится примерами кода и объясняет, как использовать декораторы эффективно в реальных проектах.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

Это уже совсем крайние меры

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Что такое интеграционное тестирование?

Ответ: Интеграционное тестирование — это тип тестирования, при котором проверяется взаимодействие нескольких компонентов системы.

Цель — убедиться, что отдельные модули, уже прошедшие модульное тестирование, корректно работают вместе: обмениваются данными, вызывают друг друга и не ломаются на границах взаимодействия.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

😮 92% подписчиков этих каналов не просто мечтатели, а реальные python-программисты, которые каждый день пишут код для реальных проектов!

Вот эти каналы, где реально полезная инфа на каждый день:

👩‍💻 Python — каждый день новые знания для кодера любого уровня

👩‍💻 Backend — мастхев канал для бекендера

👩‍💻 Code Tests — идеальные тесты для проверки знаний

🔒Сделали бесплатный вход только на 48 часов, успей залететь!

🐍 Микросервис на Python + FastAPI

В статье рассказывается, как с нуля создать микросервис на Python с использованием FastAPI.

Автор показывает настройку окружения, реализацию асинхронных маршрутов и организацию проекта, а также делится нюансами архитектуры и встроенными возможностями FastAPI.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Что такое Prometheus и зачем он нужен в микросервисной архитектуре?

Ответ: Prometheus — это система мониторинга и сбора метрик, которая особенно хорошо подходит для распределённых систем. В микросервисной архитектуре она позволяет отслеживать состояние каждого сервиса, собирая числовые показатели (задержки, количество запросов, ошибки и т.п.) через HTTP endpoint’ы. Prometheus регулярно опрашивает сервисы (pull-модель), хранит метрики в своей базе и позволяет строить алерты и дашборды. Это помогает выявлять проблемы на ранней стадии и понимать, как ведёт себя система под нагрузкой.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат